A Peaceman-Rachford Splitting Method for the Protein Side-Chain Positioning Problem
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers the NP-hard protein side-chain positioning (SCP) problem, an important final task of protein structure prediction. We formulate the SCP as an integer quadratic program and derive its doubly nonnegative (DNN) (convex) relaxation. Strict feasibility fails for this DNN relaxation. We apply facial reduction to regularize the problem. This gives rise to a natural splitting of the variables. We then use a variation of the Peaceman-Rachford splitting method to solve the DNN relaxation. The resulting relaxation and rounding procedures provide strong approximate solutions. Empirical evidence shows that almost all our instances of this NP-hard SCP problem, taken from the Protein Data Bank, are solved to provable optimality. Our large problems correspond to solving a DNN relaxation with 2,883,601 binary variables to provable optimality. History: Accepted by Paul Brooks, Area Editor for Applications in Biology, Medicine, & Healthcare. Funding: This research was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada [Grants 50503-10827 and RGPIN-2016-04660]. Supplemental Material: The software that supports the findings of this study is available within the paper and its Supplemental Information ( https://pubsonline.informs.org/doi/suppl/10.1287/ijoc.2023.0094 ) as well as from the IJOC GitHub software repository ( https://github.com/INFORMSJoC/2023.0094 ). The complete IJOC Software and Data Repository is available at https://informsjoc.github.io/ .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».